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精益数据分析-第一周

精益数据分析-第一周

作者: yfzydzz | 来源:发表于2020-06-13 10:33 被阅读0次

    第一章

    注重数据分析过程中出现的直觉,敢于提出自己的质疑并通过数据去验证,

    在验证业务前最好先进行最小可行化产品测试,以最小的成本去传达产品所主张的价值,观察

    市场的接受程度,确认方案是否可行。(增长有时来自于你未曾想到的方面)

    第二章

    判断商业模式需要确定好的数据指标,好的数据指标可以决定业务的运营

    方向,指导业务的运营,(简单易懂,具有比较性,满足最好的数据指标是比率);

    1、定性指标和量化指标

    定性指标:定性指标为主观性的,比如:“为什么”

    定量指标:量化数据形成的指标,比如:“多少”

    2、虚荣指标与可付诸行动的指标

    虚荣指标:没有实质性的指导意义,比如:总注册用户数一直是增加的,但并没有实际意义

    可付诸行动的指标:可以指导业务的运营,比如:活跃用户占比 ,可以判断用户参与度

    3、探索性指标与报告性指标

    我们知道我们知道的:已知但是需要经过的数据检验

    我们知道我们不知道的:可通过调研问题去发现并通过数据去检验

    我们不知道我们知道的:直觉,需要经验去评估

    我们不知道我们不知道的:需要不断探索

    4、先见性指标与后见性指标

    先见性指标:可以通过现有数据预测未来,比如:用户投诉量,可以预测到用户流失量

    后见性指标:提示业务存在的问题,比如:用户流失

    5、相关性指标与因果性指标

    相关性指标:两个数据指标具有相关性,可以预测未来

    因果性指标:两个数据具有因果关系,可以改变未来(现实中几乎没有百分百的因果关系)

    移动的目标:目标和关键绩效指标是可以不断调整的,合适的目标值可以帮助我们更好的了解和改善业务

    市场细分:寻找拥有共同特征的目标人群进行用户行为分析

    同期群分析:纵向研究,比较相似群体随时间的变化,用来观察处于生命周期不同阶段客户的行为分析

    A/B和多变量测试:横向研究

    A/B测试:单一变量(需要庞大的用户流量做支撑)

    多变量测试:同时对多个属性进行测试,用统计学方法找出单个变量与结果中某一指标的相关性

    第三章—第四章

    精益画布:

    最合适的事业:擅长做的,希望做的,能赚钱的

    以数据为导向与通过数据获取信息,要善于利用数据,同时需要顾全大局,滥用数据你容易导致局部优化

    第五章

    海盗指标:

    获取用户(Acquisition)、提高活跃度(Activation)、提高留存率(Retention)、获取营收(Revenue)和自传播(Referral),简称AARRR

    海盗指标和应该跟踪的数据:

    增长引擎:

    黏着式增长引擎:提高用户黏性  KPI:客户留存率、流失率、使用频率

    病毒式增长引擎:让产品在潜在人群中传播  KPI:病毒式传播系数、病毒传播周期

    付费式增长引擎:付费使产品产生足够的盈利,盈利的重新投入又可以提高用户增长  KPI:客户终生价值、客户获取成本、客户盈亏平衡时间

    精益创业画布:

    创业增长金字塔:

    关键点在于创业公司在找到产品与市场的契合点后该如何增长

    长漏斗:

    是一种分析方法,能够帮你理解客户完成你所期望的行为的全过程

    精益分析的各个阶段框架:

    第六章

    第一关键指标:

    One Metric That Matters,简称OMTM,在当前阶段最重要最值得注意的指标;

    在数据分析的某一阶段选择尽可能少的日常跟踪指标,然后专注于第一关键指标,保持足够的大局观;

    OMTM还有一个重要的功能挤压玩具,当你专注于优化关键第一指标后,也会暴露出业务

    其他方向的问题,这可能会是你下一个重要的关注点。

    订立初始成功基准:

    明确了应该关注的指标后,还需要订立初始基准,合适的目标值可以帮你判断指标完成的程度

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